Revue consommation / Comportement des bacheliers : modèle de choix de disciplines

COMPORTEMENT

DES BACHELIERS :

MODÈLE DE CHOIX

DE DISCIPLINES

par

Marie DURU (*) et Alain MINGAT (**)

SOMMAIRE

Introduction... 246

1. Atouts scolaires et difficultés des études : probabilités individuelles de

réussir... 249

2. Les « avantages » associés aux diplômes dans la vie professionnelle...

253

3. Présentation du modèle et test empirique... 256

Conclusion... 261

Bibliographie... 262

(*) Conseiller d'orientation à Dijon. (**) Chargé de Recherches au C.N.R.S.

INTRODUCTION

Ce texte a pour objet l’étude des orientations prises par les bacheliers à l'entrée

dans l'enseignement supérieur. L’analyse que nous ferons est de type transversal,

c’est-à-dire qu'elle considère la situation différenciée des bacheliers (suivant

le sexe, l’origine sociale, mais aussi suivant l’âge, la série du baccalauréat ou

le « brio » de la réussite dans l'enseignement secondaire...) comme une donnée

et non comme un objet d'études.

Ln d'autres termes, sans ignorer les processus sélectifs qui ont conduit

seulement environ 25 % d’une classe d’âge à se poser la question précise de

l’entrée dans l’enseignement supérieur (1), nous nous concentrerons sur la

question de savoir comment les bacheliers se déterminent finalement sur tel

ou tel type d’études (ou de non études) compte tenu notamment de leurs

caractéristiques propres et de celles que leur passé scolaire a progressivement

produites.

En premier lieu, il nous faut affirmer le postulat très général qui nous paraît

essentiel, bien que banal, suivant lequel l’action humaine ne naît pas fonda­

mentalement du hasard, mais d'une rationalité qui la fonde. Cette rationalité

n’est pas nécessairement manifeste à l’œil de l’observateur, elle n’est pas non

plus nécessairement simple. Toutefois, si on renonce à ce postulat, sous prétexte

de la difficulté qu’il y a à rendre compte du réel, il nous apparaît alors qu’on

devra se contenter de descriptions naturalistes sans vigueur épistémologique (*

2)

ou qu’on devra imaginer qu’il existe des rationalités multiples qui présentent

souvent tous les symptômes de l’explication ad hoc ou post factum si souvent

décriée en méthodologie des sciences. D’une façon générale, nous avons résolu

de faire comme s’il existait une rationalité unique, bien que l’exercice de celle-ci

par les individus conduirait à des situations différentes, compte tenu des moyens

à leur disposition et des contraintes qu’ils subissent.

Le modèle de comportement qui a été construit est donc fondé sur la

rationalité individuelle, c’est-à-dire sur l’hypothèse suivant laquelle les

individus choisissent les voies d’études qui ont pour eux l’intérêt le plus grand,

sachant que le cadre choisi, au niveau du test empirique des propositions

théoriques, fera comme si le choix du bachelier s’effectuait en situation

d’information parfaite (3).

( 1) Pour une analyse des processus de sélection dans l’ensemble du système éducatif, on pourra

voir A. MINGAT [8]. Les chiffres entre crochets renvoient à la bibliographie in fine.

(2) Nous ne voulons pas dire que de bonnes descriptions ne sont pas utiles tant est souvent grand le manque de données factuelles en sciences sociales, nous voulons seulement plaider pour l’intérêt qu’il y a aussi à les intégrer dans un cadre théorique apte à les faire comprendre ou au moins à les mettre dans une perspective explicative.

(3) Nous savons bien que cette hypothèse de perfection de l’information est grossièrement fausse et que la qualité ou la quantité d’informations disponibles dépend notamment de l’origine géographique et sociale. Voir notamment M. DURU [2], p. 178 et 198. Toutefois, le caractère imparfait de l'information n'implique pas l’absence d'information et au niveau de l’hypothèse, il nous est apparu possible d’accepter ce degré d’irréalisme compte tenu, d'une part, que ce problème d'information est très mal connu et, d’autre part, que c’est principalement au niveau du test empirique qu'on peut juger de la pertinence d'une hypothèse.

Le problème reste bien évidemment de préciser les éléments pris en compte

par l'individu pour caractériser les différentes alternatives possibles d’une part,

et de déterminer comment ces éléments se combinent et acquièrent de la valeur

pour l’individu, d’autre part.

1) Caractéristiques distinctives des différentes alternatives éducatives

D'une façon très générale, la mesure de l’intérêt d’un type d’étude peut être

appréhendée suivant deux dimensions temporelles. La première concerne le

présent (ou le futur proche) et est en relation avec les études elles-mêmes, la

seconde concerne le futur et est en relation avec l’utilisation que l’individu peut

faire des études suivies et des connaissances acquises dans sa vie sociale et

productive :

1) quant aux études elles-mêmes, on peut citer qu’elles peuvent être (dans

l’absolu) plus ou moins difficiles, plus ou moins agréables ou laisser plus ou moins

de temps libre',

2) quant aux produits de l’éducation, ils peuvent s’évaluer en termes d'emploi

sur le marché du travail (emplois plus ou moins agréables, prestige social des

emplois, rémunération monétaire...) et en termes de modes de consommation ou

de perception et de compréhension du milieu de vie.

Face à ces caractéristiques liées à l’éducation, l’individu va faire ses choix.

Toutefois ces choix n’interviennent pas dans une situation identique pour tous

les bacheliers si bien que c’est de l’interaction entre les atouts et les contraintes

de l’individu d’une part, et les caractéristiques distinctives des différentes

alternatives éducatives d'autre part, que va se prendre la décision de s'inscrire

dans telle ou telle discipline.

2) Les atouts, les préférences et les contraintes du côté du bachelier

A l’intérieur même de ce niveau, il y a également des interactions. Cependant,

le point qu’il nous paraît important de souligner d’emblée est la difficulté

pratique et plus encore épistémologique à intégrer dans un même corps

conceptuel des facteurs objectifs et des facteurs pas tant subjectifs que de

motivation. En effet, la motivation ne peut pas être per se un élément explicatif

du choix individuel dans la mesure où on peut la considérer comme le choix

lui-même dans une situation latente. Il s’agit donc d’une variable résultant du

processus de valorisation des différentes caractéristiques éducatives à travers les

atouts, les préférences et les contraintes qui est justement le centre du problème

que nous cherchons à élucider (*).

(1) L’usage de la motivation comme variable explicative revient donc à confondre ce qui explique avec ce qu’on cherche à expliquer et à prendre pour cause ce qui est un effet presque déjà achevé.

Si ce n’est pas la motivation qui peut nous éclairer sur la façon dont

s’élaborent les décisions, il faut noter qu’au moment de s’inscrire dans l’ensei­

gnement supérieur, certains éléments discriminent nettement la population

bachelière. On peut distinguer au moins des atouts scolaires, d’une part, mesurés

par la série du baccalauréat, le brio de la réussite à cet examen et dans

l’enseignement secondaire en général, et des contraintes sociales, d’autre part,

résumant notamment les difficultés plus ou moins grandes des bacheliers à

financer leurs études supérieures. A côté de ces conditions objectives, l’étudiant

peut avoir des goûts spécifiques ou des préférences pour telle ou telle matière.

11 est utile, à ce niveau, de se poser la question de savoir quel degré de

« finesse » est visé par l’analyse. En effet, il est possible de définir les choix de

façon plus ou moins désagrégée. Par exemple, on peut considérer les lettres

comme une seule discipline, mais on peut aussi distinguer les lettres modernes,

les lettres classiques, les sciences sociales, la philosophie, les langues... et

même à l'intérieur des langues, l’anglais, l’italien, l’espagnol, le russe ou le

serbo-croate... Il apparaît a priori évident que les variables pertinentes ou

même, plus généralement, le paradigme utilisé ne seront pas les mêmes suivant

le niveau de finesse retenu par l’analyse. Ainsi, il nous semble qu’on peut retenir

le cadre suivant. En premier lieu, les facteurs objectifs du choix fixent des limites

relativement sévères au domaine du raisonnable ou du possible, sachant

qu’en second lieu et à l’intérieur, ou au voisinage de ces limites, les individus

peuvent exprimer leurs préférences. Pour notre part, nous nous sommes

limités à l’analyse des facteurs objectifs, laissant à des collègues notamment

psychologues le soin d’examiner comment naissent ces préférences et quels

facteurs sont susceptibles de les expliquer.

Le modèle interactif de comportement prend donc en compte globalement les

éléments suivants.

+ Atouts scolaires ± Difficiles ± Contraintes économiques

et sociales + Agréables

± Préférences ± Socialement valorisées au cours de la vie

Caractéristiques liées au présent Caractéristiques liées au futur

A partir de cette présentation générale des éléments constitutifs du modèle

interactif de comportement, il est maintenant nécessaire de lui donner un

contenu plus opératoire et une forme empiriquement testable. Quant à la

méthode d’exposition des résultats que nous suivrons, il faut tout d'abord

indiquer quelles mesures sont susceptibles d’être utilisées :

1) en premier lieu, nous donnerons des informations sur la prise en compte

simultanée des atouts scolaires et du caractère plus ou moins difficile des différentes

formations alternatives en estimant les probabilités individuelles de réussite

compte tenu des caractéristiques scolaires du bachelier. L’analyse de ces

fonctions de réussite, desquelles nous pourrons dériver les chances de chaque

étudiant dans chaque discipline, fera l’objet de la première section;

2) en second lieu, nous chercherons des indicateurs susceptibles de caractériser

les avantages spécifiques que l'individu peut retirer de l'éducation qu'il a reçue

suivant sa discipline d'études; ce point fera l’objet de la seconde section;

3) nous définirons enfin le modèle de comportement, incorporant les

matériaux précédemment collectés, modèle qui sera testé empiriquement dans la

troisième section de ce texte.

1. ATOUTS SCOLAIRES ET DIFFICULTÉS DES ÉTUDES :

PROBABILITÉS INDIVIDUELLES DE RÉUSSIR

Vouloir étudier la difficulté des études, c’est, d’une certaine façon, rechercher

les exigences cognitives (et non cognitives) nécessaires à l’acquisition des

connaissances sanctionnées par les examens. Cependant, bien <!jVil s’agisse

manifestement d'une question fondamentale, le fait de présenter le problème

de cette manière a deux inconvénients importants : le premier est lié à la très

grande imperfection des connaissances psychologiques quant aux processus

profonds de développement individuel et d’acquisition du savoir. Le second

est davantage d’ordre docimologique et méthodologique et concerne le fait

que la difficulté réelle des études tient certes pour partie à l’acquisition

de connaissances, mais aussi à la concurrence qui s’établit à l’intérieur de

la population étudiante inscrite dans chaque discipline, ceci étant particu­

lièrement vrai lorsqu’il existe un numerus clausus comme lors de la première

année d’études médicales. Ces raisons nous ont conduits à observer la sélection

universitaire de façon externe, c’est-à-dire en estimant les chances de réussite

dans les disciplines telles quelles sont organisées et en fonction de la population

inscrite dans chacune d’entre elles.

Estimer les chances de réussite, dans une situation éducative donnée, ne

revient cependant pas à assimiler la probabilité individuelle de succès avec le

taux de réussite, rapport des reçus aux inscrits, observé dans chacune des

disciplines. En effet, deux raisons complémentaires rendent non pertinent

l’usage de ce taux de réussite pour mesurer la difficulté des études dans notre

optique d’analyse ;

1) en premier lieu, il faut observer qu’au-delà du taux moyen observé,

rapport des reçus aux inscrits, il y a souvent de très grandes différences suivant

les sous-populations plus ou moins spécifiques qu’on peut considérer parmi

les inscrits dans une même discipline. A titre d’exemple, il est factuel qu’il y a,

dans n’importe quelle spécialité, des différences significatives de réussite

suivant la série du baccalauréat, l’âge, l’origine socio-professionnelle...,

si bien qu’affecter à chaque individu la valeur moyenne du taux de réussite

mutile considérablement la réalité qui est beaucoup plus différenciée;

2) en second lieu, et en poursuivant l’argument précédent, on peut indiquer

que le taux de réussite observé dans une discipline n’est que la valeur moyenne

des probabilités individuelles de succès des étudiants qui y sont effectivement

inscrits. Si la théorie que nous voulons développer, suivant laquelle les

bacheliers s’orientent notamment en prenant en considération leurs chances

de réussir dans les différentes disciplines, est juste, il s’ensuit qu’on ne va

trouver dans une filière d’études que majoritairement des étudiants ayant une

probabilité suffisante de succès; avec comme conséquence que le taux observé

de réussite dans une discipline doit plutôt être perçu comme un effet des

stratégies de choix d’orientation que nous étudions, et non comme une cause

explicative.

A partir de ces deux remarques, il nous apparaît clairement qu'il faut porter

au niveau individuel l'analyse de la réussite universitaire en mettant en relation

la probabilité individuelle de succès à l’intérieur de chaque discipline avec les

caractéristiques de l’étudiant pertinentes pour l’expliquer. En estimant ces

modèles de réussite, nous obtiendrons d’une part une connaissance des facteurs

de la sélection et des caractéristiques individuelles valorisées par les différentes

filières d’études et d’autre part des estimations de la probabilité de réussite

potentielle de chaque étudiant dans chacune des disciplines par simulation des

différents modèles qui y auront été précédemment estimés :

i pik, probabilité de réussite de l’individu /' dans la filière k,

Pik — A (Ct) < f k, fonction de réussite de la filière k;

( C;, caractéristiques personnelles de l’individu i.

La forme la plus couramment employée en recherche empirique pour mettre

en relation une variable qu’on cherche à expliquer avec des variables expli­

catives est la forme linéaire additive. Cependant, dans le cas particulier où la

variable à expliquer ne peut prendre que deux valeurs : 0 (échec) ou 1 (réussite)

si bien que l’estimation est une probabilité, le modèle linéaire n’est pas pertinent.

En effet, en raison même de la nature de la variable à expliquer, il faut choisir une

forme de fonction dont l’intervalle de variation de Y est [0, 1] (*). La forme

retenue a été logistique:

1

Yi= i +

e-zbj.xti-Comme dans une régression linéaire classique, la connaissance des coeffi­

cients bj, ainsi que leur significativité statistique, permet de mesurer l’impact

de chacune des variables sur la variable Y (ici la probabilité de réussir).

On peut ainsi savoir si, toutes choses égales par ailleurs, une variable, dont

on faisait l’hypothèse qu’elle pouvait avoir une influence sur la probabilité,

a bien un effet significatif, et dans le cas où ce dernier critère est positif, savoir

(1) Alors que le domaine de variation de la fonction linéaire est (—oo, +00), si bien qu’on

quels sont les écarts marginaux de probabilité (gains ou baisses) associés à des

variations sur le niveau de la variable considérée.

Nous donnerons maintenant les résultats très généraux des estimations

menées sur une population de 1 250 étudiants inscrits en « première inscription »

dans 8 disciplines (') à l’Université de Dijon en 1974 et « suivis » longi­

tudinalement depuis cette date - les résultats proposés ici concernent la première

année d’études qui est largement la plus sélective.

Le premier résultat est que l’Université n’est pas une institution monolithique

dans ses processus de sélection. La variabilité des taux globaux de réussite est

là elle-même pour nous le rappeler avec un éventail qui va de 22 % (Médecine)

à 71 % (I.U.T.). De plus, il y a une relation « positive » entre le pourcentage de

reçus et le pourcentage d’abandons en cours d’année, si bien que la variabilité

de la réussite est plus grande encore si on limite l’analyse à la population qui

a effectivement subi des épreuves de contrôle des connaissances.

Cependant, au-delà de cette diversité, on observe que si les variables

importantes ne sont pas exactement les mêmes dans toutes les disciplines, il y a

un certain nombre de constantes dont l’action s'exerce à des degrés divers dans

toutes les U.E.R. Attachons-nous seulement à observer ces grandes lignes de

force.

1. Il y a un effet significatif et important des variables caractérisant l’origine et

les capacités scolaires de l’étudiant

La série du baccalauréat est très discriminante dans les disciplines scien­

tifiques (2), et relativement peu importante dans les disciplines littéraires,

l’Économie étant dans une situation intermédiaire.

La moyenne d’écrit au bac est également très significative avec des résultats

d’autant meilleurs que le baccalauréat a été obtenu avec plus de « brio ». Ainsi,

entre un étudiant ayant obtenu 10 à l’écrit de cet examen et un étudiant ayant

obtenu 13, les écarts dans la probabilité de réussite, à l’avantage des seconds,

s’établissent, toutes choses égales par ailleurs, comme suit :

Médecine LU.T./G.E.A. Lettres modernes Sciences sociales Économie Deug A Sciences + 36,8 % + 17,2% + 31,6% + 26,8 % + 31,6% + 28.0%

(1) Il s’agit de Médecine. Deug A de Sciences, Économie, Lettres classiques, Lettres modernes. Sciences sociales. Philosophie, et département Gestion des entreprises de 1I.U.T. (Recherche financée par le S.E.I.S./Ministère de l’Éducation). Pour des résultats détaillés, des estimations et des conclusions plus complètes, voir A. MINGAT [7],

(2) Aucune réussite pour les bacs non C en Deug A de Sciences; aucune réussite pour les bacs non Cet D en médecine avec un écart significatif!+ 24,3 %) pour la série C par rapport à la série D, toutes choses égales par ailleurs.

2. Dans presque toutes les disciplines, les plus jeunes réussissent mieux

L’âge est un facteur négativement associé à la réussite dans toutes les

disciplines, à l’exception de l’Institut Universitaire de Technologie. L’influence

de l’âge se manifeste majoritairement par l’abandon en cours d’année et de façon

moins nette par une réussite moindre lorsque l’étudiant passe effectivement les

épreuves de contrôle des connaissances. Sur l’ensemble des inscrits, et sans faire

de distinction suivant le mode de « non-réussite » (abandon/échec), les écarts

de probabilité entre un étudiant de 18 ans à l’entrée à l’Université et un étudiant

de 20 ans sont toutes choses égales par ailleurs, les suivants :

Médecine I.U.T./G.E.A. Lettres modernes Sciences sociales Économie Deug A Sciences + 12,4% - + 28,8 % + 5,8 % + 13,4 % + 12,8%

3. Influence « sélective » de la catégorie socio-professionnelle d’origine et

du statut (public/privé) de l’établissement secondaire d’origine

Si on met de côté l’effet indirect de la catégorie socio-professionnelle d’origine

sur la série du baccalauréat et par conséquent sur la réussite, on observe un effet

direct de l’origine sociale essentiellement dans les disciplines littéraires. (Écart de

réussite entre les enfants de cadres et les autres : +14,6 % à l’avantage des

enfants de cadres en psychologie, et + 39,8 % en lettres modernes, toutes choses

égales par ailleurs.)

Cette spécificité des processus de sélection suivant les disciplines considérées

est encore renforcée par l’effet net du statut juridique (public/privé) de

l’établissement secondaire d’origine. Ainsi, dans toutes les disciplines non

littéraires, les étudiants originaires de l’enseignement public, toutes choses

égales par ailleurs, réussissent mieux que les étudiants originaires de l’ensei­

gnement privé. Cette relation devient absente en psychologie et se renverse en

lettres modernes, où les étudiants « du privé » réussissent significativement

mieux. Le tableau ci-dessous donne, par discipline, l’avantage, toutes choses

égales par ailleurs, des étudiants originaires du public par rapport à ceux

du privé.

Médecine I.U.T./G.E.A. Lettres modernes Sciences sociales Économie Deug A Sciences + 6,3 % + 17,4% -33.6 % - + 14,6% + 12.6%

Ces quelques variables sont les plus importantes dans l’explication de la

réussite universitaire. A côté de ces principales lignes de force, on peut citer

l'influence de la caractéristique de personnalité « introversion/extraversion »

avec des résultats meilleurs pour les étudiants introvertis, et l’influence du mode

de logement ou plus généralement des conditions de vie, avec des résultats

meilleurs, toutes choses égales par ailleurs, pour les étudiants originaires de

l’agglomération dijonnaise (ville universitaire), par rapport aux étudiants

originaires des zones géographiques plus éloignées de l’Université (temps perdu,

facteurs psychologiques...).

Si les modèles de réussite permettent de déterminer les variables importantes

dans le processus de sélection, ils permettent aussi, par simulation, d’estimer la

probabilité individuelle de réussite dans chacune des disciplines étudiées de

n’importe quel étudiant avant son inscription universitaire dès lors qu’on

connaît ses caractéristiques individuelles (âge, série du bac...).

A titre d’exemple, le tableau ci-après donne quelques résultats pour la

première année d’études médicales. Les calculs ont été effectués pour des

étudiants originaires de l’enseignement public, venant d'une commune urbaine

et entrés à la Faculté de médecine l’année de leur baccalauréat.

Probabilité de réussir ( %)

Age à l’entrée... 17 ans 18 ans 19 ans Moyenne à l'écrit du bac . 8,0 10,0 14,0 8,0 10,0 14.0 8,0 10.0 14,0 Bac série C... 18,9 50,3 84,9 13,6 41,4 79,6 9,5 33,1 73,5 Bac série D... 5,1 19,8 58,1 3,7 14,7 49,0 2,7 10,7 40,5

Bac séries A, B, F, G ... . 8 8 8 8 8 8 8 8 8

Des résultats de ce type sont utiles pour rendre compte du comportement

individuel en matière de choix d’études, l’hypothèse étant que, toutes choses

égales par ailleurs, les étudiants préfèrent d'autant plus une discipline qu'ils ont

plus de chances d'y réussir compte tenu des atouts à leur disposition au moment

du choix.

A côté de ce critère, il est vraisemblable que les étudiants ne sont pas

inconscients, ni insensibles au fait que les études débouchent sur une vie

professionnelle dont de nombreuses caractéristiques dépendent, en moyenne, du

diplôme obtenu ou de la discipline suivie. Ces aspects feront l'objet de la seconde

Section.

2. LES « AVANTAGES » ASSOCIÉS AUX DIPLÔMES

DANS LA VIE PROFESSIONNELLE

Les diplômes ne donnent pas de droits spécifiques à certains emplois et on

observe sur le marché du travail des individus peu diplômés occupant des

emplois très élevés dans la hiérarchie sociale et des individus très diplômés

occupant des emplois relativement modestes. Cependant, en moyenne, il y a

une relation positive très significative entre diplôme possédé et emploi tenu et

donc une relation significative entre diplôme et avantages de tous ordres liés à

l’emploi, si bien qu’il est licite de considérer la demande d’éducation comme

une demande dérivée du marché de l’emploi.

Les avantages futurs de l’éducation peuvent se mesurer en termes de prestige

social, d’intérêt du travail ou de revenus monétaires. La théorie économique de

l’éducation privilégie la dimension monétaire des avantages et il nous apparaît

que l’argument financier est relativement très fort dans nos sociétés, alors que

les aspects de prestige social et d’intérêt du travail lui sont en moyenne

statistiquement liés (1). En effet, globalement, les métiers les plus prestigieux

sont aussi les mieux payés et ceux où, en moyenne, l’individu a le plus de

possibilités de s’exprimer et de s’épanouir. Si cela est vrai, c’est-à-dire si les

corrélations entre types d’avantages sont fortes, alors les bénéfices financiers

peuvent servir d’indicateur statistique adéquat de l’ensemble des avantages

de l’éducation pour différencier les disciplines, et ceci d'autant plus qu’ils se

prêtent beaucoup mieux à la mesure que le prestige ou l’intérêt.

Au niveau de l’observation empirique, les revenus discriminent bien les

différents niveaux éducatifs ou les différentes disciplines à l’intérieur de

l'enseignement supérieur. Le tableau ci-après donne un exemple des différences

de revenus pour quelques filières d’enseignement [3]. Il s’agit des gains nets

avant impôts en 1970, exprimés en francs, pour la classe d’âge 40-44 ans.

Tous niveaux supérieurs Femmes Tous niveaux supérieurs Hommes Licence Sciences Hommes Licence Droit-Economie Hommes École des Arts et Métiers Hommes École Centrale de Paris Hommes Médecine générale Hommes 26 620 56900 54 300 60 450 69 770 83 580 118920

Toutefois, il faut noter que les revenus du tableau ci-dessus sont les revenus

moyens d’individus ayant acquis leur qualification, certes dans les filières de

l’enseignement supérieur, mais aussi antérieurement dans l’enseignement

primaire et secondaire. Par conséquent, si on veut associer des valeurs

monétaires aux enseignements supérieurs per se, il convient de défalquer, du

revenu des titulaires de diplômes supérieurs, le revenu que ces individus

auraient pu obtenir avec leur seul diplôme secondaire, le baccalauréat. (Soit en

moyenne 23 300 F pour les femmes et 41 000 F pour les hommes au même âge.)

Par ailleurs, il ne faut pas oublier que les diplômes sont aussi caractérisés par

des durées d’études, et donc des coûts différents avec comme conséquence qu’on

ne peut pas directement comparer des filières éducatives avec les revenus

associés. Pour effectuer cette comparaison, l’analyse économique du capital

(1) Il est vraisemblable aussi que la rémunération moyenne associée à un métier contribue à son prestige social.

humain considère l’éducation comme un investissement en observant qu’il est

nécessaire en premier lieu d’engager des coûts C1) pour s’éduquer et pour

constituer un « capital de savoir » incorporé à l'homme pour, en second lieu,

en obtenir les « dividendes » mesurés par les suppléments de gains lorsque ce

capital est utilisé dans la vie professionnelle.

Dès lors qu’on considère l’éducation comme un investissement, on aboutit

naturellement à la mesure de taux de rendement suivant un mode de calcul

comparable à celui des investissements matériels (2).

Il est possible dans la mesure des coûts de tenir compte de l’intensité plus

ou moins grande du travail universitaire dans les différentes disciplines à partir

de la connaissance du budget temps des étudiants et d’estimations du nombre

de semaines de travail au cours de l’année (3).

Globalement, nous aboutissons à la mesure des taux de rendement suivants,

pour les hommes, les estimations de coûts et de revenus étant effectuées en 1970 :

Maîtrise de Droit-Économie Maîtrise de Sciences Doctorat en Médecine École des Arts et Métiers École Centrale de Paris 17,4 12,4 23,9 17,5 (*) 20,4 (*)

(*) Taux non redressés en fonction du temps de loisir. Sous-estimation de l’ordre de 0,5 %.

Le taux pour les études littéraires n’est pas disponible, mais il est

vraisemblable qu’il se situe autour du taux calculé pour les études de Sciences.

Notre propos n’est pas ici de commenter cette structure des taux et nous

nous contenterons de considérer ces résultats comme des données objectives

mesurant les avantages monétaires associés aux formations supérieures. Pour

(1) Les coûts sont d'une part des coûts directs à la charge de l'individu nets de transferts et d'autre part des coûts d’opportunité mesurés par les salaires auxquels les étudiants renoncent pour suivre leurs études. Pour des compléments sur les coûts pris en compte dans les calculs de rentabilité, voir A. MINGAT [8],

(2) Le taux de rendement interne r est la valeur du taux d’actualisation de l’échéancier de coûts et revenus tel que les revenus obtenus compensent exactement les coûts engagés ou tel que la valeur actuelle soit nulle :

Pour des compléments sur le calcul des rendements, voir L. LEVY-GARBOUA et A. MINGAT [4], (3) Le tableau ci-dessous, tiré de B. MILLOT et F. ORIVEL [5] donne le temps hebdomadaire des activités universitaires, en moyenne suivant la disicpline.

Discipline Droit Économie Lettres Sciences Médecine Ensemble

notre propos, qui est de construire un modèle de comportement du bachelier en

matière de choix d’études, l’hypothèse est alors que, toutes choses égales par

ailleurs, les étudiants préfèrent d'autant plus une discipline qu'elle débouche

sur des carrières professionnelles intéressantes, c’est-à-dire que son taux de

rendement est élevé.

Après avoir montré comment on pouvait donner un contenu empirique aux

hypothèses générales à la base de la démarche suivie, nous pouvons maintenant

aborder la présentation du modèle.

3. PRÉSENTATION DU MODÈLE ET TEST EMPIRIQUE

Examinons donc concrètement le comportement d’un jeune (! ) acculé à un

choix, à l’issue du second cycle secondaire, choix qui va s’exercer dans le cadre

d’un système éducatif et par rapport à un marché du travail considérés comme

des données. Cet individu est amené à réfléchir : il sait que les différentes filières

qui lui sont accessibles mènent à des professions plus ou moins bien rémunérées;

il sait aussi que ces études sont plus ou moins difficiles par elles-mêmes et

pour lui-même, en fonction de ses propres caractéristiques scolaires (série du

baccalauréat par exemple); il connaît enfin les durées théoriques respectives

des diverses formations. Quelle que soit la filière choisie, la poursuite d’études

va se traduire par des coûts (que la durée de la formation va d’ailleurs affecter),

mais aussi par des revenus, éléments que l’individu sait apprécier, à partir

d anticipations, et comparer, pour allouer aux différentes filières un taux de

rendement; si ces taux de rendement peuvent être diversement appréciés par des

catégories d’individus ayant des taux d’actualisation différents, tous les

individus vont rechercher les filières pour eux les plus « rentables », en acceptant

pour ce faire des risques plus ou moins élevés. En eflel, l'individu sail également

qu’il existe, sur le « marché » des formations, une covariance négative entre

la « facilité » d’un cursus scolaire et la rentabilité de la formation qui y est

dispensée.

Son dilemme peut se traduire par une courbe « objective » personnalisée

puisqu’il est possible de calculer les probabilités de réussite qui sont les

siennes, dans les diverses filières entre lesquelles il doit choisir (1

2) —, courbe

joignant les points correspondant aux taux de rendement et de risque attachés

aux différentes filières, comme le montre le schéma suivant.

(1) Précisons bien, pour ne plus y revenir par la suite, que quand nous parlons d’un jeune ou d un individu, nous faisons toujours référence à un individu « théorique », doté de certaines caractéristiques explicitement contrôlées. Seule la psychologie se donne pour objet l’explication du comportement de tel individu réel par rapport à tel autre. 11 sera donc clair que nous ne pourrons jamais, au niveau de ces différentes sous-populations, travailler que sur des paramètres moyens, assortis d’un certain écart-type.

(2) Ces probabilités de réussite ex unie, dont on pose qu’elles guident l’individu dans son choix sont bien sûr différentes des taux moyens de réussite habituellement calculés, qui résultent, pour une filière donnée, de l’effet combiné de la sélection visible et de l’autosélection.

Rendement Scolairement bons Médecine Économiquement favorisés Économie

Scolairement moins bons

Economiquement défavorisés Lettres

Risque (probabilité d'échec)

Ce que l’on observe dans la réalité, c’est que « tout le monde » ne fait pas la

même chose et c’est d’ailleurs cette diversité des scolarisations qui amène

certains économistes à critiquer le caractère normatif de la théorie du capital

humain; ici, la formulation générale reste conforme à ce cadre théorique,

mais les paramètres sont spécifiés en fonction d’un certain nombre de

caractéristiques de l’individu décideur.

Revenons, à l’aide d’exemples concrets au schéma précédent, sachant que la

pente de la courbe d’utilité d’une catégorie d’individus, en son point de tangente

avec ce que nous avons appelé sa courbe « objective », indiquera la valeur

de son taux marginal de substitution rendement /risque, soit, d’une manière

générale, « la prime de risque exigée par l’investisseur pour accepter une unité

de risque supplémentaire » (A. Mingat [6]) f1). Prenons donc l’exemple de

deux bacheliers A et B, aussi « bons » scolairement mais d’origine sociale

très différente : on doit s’attendre à ce que le premier, en allant en Médecine,

traduise, par rapport au second allant en Économie, un taux de substitution

rendement/risque plus faible; ce sera le cas des jeunes de milieux aisés où la

préférence pour le présent est, les économistes s’accordent à le dire, plus faible

et où le « risque » sera mieux accepté puisque justement le « prix du temps »

(du temps nécessaire... pour se réorienter suite à un échec notamment) y est

moindre (*

2).

(‘) Au niveau du graphique, l’angle formé par la courbe d’utilité, en son point de tangente avec la courbe objective, sera d’autant plus « ouvert » qu’il faudra, pour une catégorie d’individus donnée, escompter plus de «rendement» pour accepter d’encourir une quantité supplémentaire de «risque».

(2) Cette hypothèse s’appuie notamment sur des considérations mettant en cause 1 existence d’un marché des capitaux parfaits auquel les familles accéderaient de façon indifférenciée eu égard à leurs patrimoines respectifs (cf. MINGAT [6]).

Si l’on considère cette fois des individus scolairement « moins bons » que

A et B mais issus des mêmes catégories sociales donc dotés de taux de

substitution rendement/risque analogues, soient A' et B'; leur faiblesse scolaire

accroissant leur « niveau de risque », mais leur tolérance au risque restant

inégale, on doit s’attendre à ce que l’individu A' s’oriente en Économie, et

que l’individu B' y renonce, pour les Lettres ou la Psychologie. Des nuances

seraient certes à introduire dans ce schéma global : pour ne prendre qu’un

exemple, les jeunes de milieu particulièrement aisé, ayant un taux de substi­

tution rendement/risque très faible devraient avoir une propension particu­

lièrement forte à aller « tenter leur chance » en Médecine, même si leur

valeur scolaire est faible ce qui rejoint la notion de « stratégie de spéculateur »

proposée par Bourdieu [1], nous l’avons vu, pour rendre compte des choix de

ceux — nous ne pouvons ici que le citer tant ce propos s’applique au modèle

présenté — qui sont « assurés de ne jamais tout perdre en risquant de tout

gagner ».

Ce modèle souligne bien comment, au niveau des choix, quatre facteurs vont

interagir : les facteurs pédagogiques qui déterminent le « risque » attaché aux

diverses filières, les conditions du marché du travail qui jouent sur les taux de

rendement, et les caractéristiques sociales et scolaires de l’individu décideur;

ainsi si la valeur scolaire est, pour l’individu bien informé, un indicateur du

risque encouru dans telle ou telle filière, cette prise en compte du risque va peser

plus ou moins sur les décisions effectives selon que les taux de rendement de ces

études vont être comparés à ceux de rendements alternatifs plus ou moins vitaux

pour l’unité familiale, c’est-à-dire selon le niveau de ressources de cette unité

familiale qui est sans doute l’unité « décisionnelle ».

Voyons à présent les modalités pratiques du test de ce modèle, et les

constatations empiriques qui en découlent.

Nous allons donc retenir trois paramètres : Pjt soit la probabilité de réussite

dans une filière j— le risque sera donc estimé par (1 —Pj) —, pour un individu

donné; Rjt soit le taux de rendement attaché à la filière j; enfin un coefficient a,

inconnu, qui va permettre de quantifier les pondérations que les diverses caté­

gories d’individus étudiées vont affecter à l’un ou l’autre des deux paramètres

précédents; ce coefficient, qu’il est indifférent d’attacher à P plutôt qu’à R,

puisqu’il s’agit seulement de pondérer P par rapport à R ou vice-versa,

exprimera le taux de substitution rendement/risque. Sachant qu’ici le coefficient

a été affecté à R, le taux de substitution exprimera en termes de supplément de

rendement « la prime de risque » exigée par l’individu pour tolérer une unité de

risque supplémentaire.

Il est alors possible de rechercher, sur des sous-populations spécifiées, quelle

est la valeur d’a qui donne la meilleure représentation des choix ou encore qui

rend le mieux compte du comportement de cette sous-population, et qui va

nous amener à parler alors de « bon choix ». Ce « bon choix » n’est en aucune

manière défini par des critères externes; il s’agit simplement de repérer la valeur

par laquelle il faut pondérer Rj pour que le choix, effectué à un niveau de risque

estimé par Pjt apparaisse comme le meilleur possible en regroupant les « voix »

(et les choix) d’un plus grand nombre d’individus, qui sont, rappelons-le,

supposés maximiser la combinaison (Pj, Rj).

La méthode retenue au niveau empirique part de l'estimation d’une fonction

d’utilité dont la forme choisie est la suivante f1) •

U =P R*

U IJ 1 IJ J ’

et l’individu choisit la filière j telle que :

utJ>uik, Vkfj.

Pour un individu donné, rationnel, le produit (P;j-.PJ) le plus élevé définit

le « bon choix » et le bon choix, puisqu’il est rationnel, c’est, pour une puissance

d’a qui lui est propre, le choix effectif. Au niveau des groupes d individus

homogènes quant à un certain nombre de caractéristiques contrôlées (scolaire,

sociale, sexe, âge...), il est alors examiné, pour une valeur donnée du coefficient oc,

si chaque individu a fait ou non le « bon choix », et quel est le îang de son choix

effectif. Ensuite, sur l’ensemble de la population, on calcule le pourcentage de

« bon choix » et la moyenne du rang des choix.

La pertinence des partitions génératrices de ces populations et surtout la

validité du modèle seront d’autant plus probantes qu’un pourcentage élevé

d’individus dotés d’un certain nombre de caractéristiques identiques se

regroupera sur une puissance d’a donnée, traduisant ainsi des arbitrages

rendement/risque analogues caractérisant bien cette sous-population.

Pour chaque fichier, nous retiendrons donc trois paramètres . la valeur du

coefficient a, qui maximise le pourcentage de « bons choix », la valeur de ce

pourcentage de « bon choix » et la moyenne du rang des choix effectifs.

Le modèle a été testé sur la population initiale de l’enquête longitudinale

(1REDU, [7]) sur laquelle les probabilités individuelles ont été estimées pour

chacun des bacheliers dans chacune des quatre grandes disciplines (Médecine,

Sciences, Économie. Lettres), sachant que les rendements ont été mesurés

en 1970 à partir des chiffres précédemment cités (1

2).

Soulignons, à l’aide du tableau suivant, ce qui ressort le plus nettement des

résultats obtenus :

(1) Au niveau de la forme de la fonction d’utilité, nous avons préféré une forme produit, car elle s’adapte mieux aux situations extrêmes : par exemple, une filière dans laquelle je suis sur d’échouer a pour moi une utilité nulle quelles que soient les espérances professionnelles qui y sont attachées.

(2) Bien que calculés en 1970, ces rendements ont été utilisés au niveau du test empirique, car aucune estimation plus récente n’existe à ce jour. Toutefois, on a des raisons de penser, qu en ce qui concerne les positions relatives des différentes disciplines, il n’y a pas eu de modification majeure.

Population globale Segmentation de la population suivant la série du bac

Fonction d'utilité : U = PR7 Pourcentage de bons choix : 42,5 %

Moyenne du rang des choix : 2,0

Bac A. B. F et G :

Fonction d’utilité : U = PR0-3 Pourcentage de bons choix : 69 /

Moyenne du rang des choix : 1,6

Bac C et D :

Fonction d’utilité : U = PR8 5 Pourcentage de bons choix : 59 %

Moyenne du rang des choix : 1,9 Pourcentage de bons choix : 42,5 % _{Pourcentage de bons choix : 62 %}

Considérons dans un premier temps la population globale : le modèle

donne des résultats satisfaisants puisqu’il rend compte des choix de 42 % des

individus (1 ); la valeur de a est relativement élevée et traduit donc l’importance

accordée en moyenne par les individus au rendement des études entreprises.

En outre, le modèle est plus performant si on segmente la population et il

s avère que la segmentation la plus pertinente s'opère à partir de la série du

baccalauréat. Deux populations apparaissent bien tranchées. D’une part, les

bacheliers scientifiques qui se concentrent sur des valeurs d’a élevées mani­

festant par là l’importance plus grande qu’ils accordent au rendement par

rapport au risque; d’autre part, les bacheliers littéraires et techniques qui

effectuent leurs arbitrages très différemment en accordant un poids prépon­

dérant à la difficulté des études, contraints qu’ils sont de se rabattre sur les

filières où ils ont des chances raisonnables de réussir et donnant ainsi

1 impression de renoncer au rendement. La prise en compte de cette

segmentation par la série du baccalauréat permet d’améliorer la représen­

tation des choix puisque le « bon choix » est alors fait par 62 % des bacheliers.

On peut noter que dans la population de « littéraires et de techniciens »,

ce pourcentage est particulièrement élevé (70 %), ce qui traduit bien à quel

point les caractéristiques scolaires pèsent sur les choix de cette population.

Les arbitrages s’y effectuent de façon relativement uniforme et les segmen­

tations suivant d autres variables comme le sexe ou l’origine sociale de

1 étudiant n apportent que peu d’informations complémentaires sur la

compréhension des choix. Il n’en est pas de même dans la sous-population

des bacheliers scientifiques où la distinction selon l’origine sociale des étudiants

met en évidence des arbitrages différenciés. Ainsi, chez les garçons ayant

obtenu un baccalauréat de la série C, la valeur d’a est 10 chez ceux dont

le père est au moins cadre moyen et seulement 6 chez les autres, traduisant

ainsi des différences dans les taux de substitution rendement/risque conformes

aux prévisions du modèle.

(1) Les pourcentages de « bons choix » sont à comparer avec le pourcentage que donnerait une repartition aléatoire des bacheliers dans les différentes disciplines, soit ici 25 % puisque le choix s effectue, à l'intérieur de l’Institution Universitaire, entre 4 disciplines.

De façon complémentaire à ces estimations, on peut souligner que la

distinction entre bacheliers « de l’année » et bacheliers plus anciens (qui sont

majoritairement des étudiants ayant échoué l’année précédente et se réorientant)

apporte une confirmation à la pertinence du modèle. En effet, les étudiants en

situation de réorientation sont caractérisés par des valeurs de a beaucoup plus

faibles. Ainsi, pour les étudiants scientifiques (baccalauréat C ou D), le taux de

substitution ne vaut que 1,5 contre 8,5 pour leurs homologues en première

orientation (1 ), traduisant par là même qu’après un échec, la prise en compte du

risque devient déterminante.

CONCLUSION

Si l’on essaie, pour conclure, de tirer les grandes lignes de ce qui précède, il

apparaît que, d’une façon générale plus l’étudiant est favorisé (baccalauréat de

série scientifique, origine sociale aisée, jeune) plus son comportement est tel

qu’il valorise le rendement au mépris du risque. A contrario, plus l’étudiant

est défavorisé, plus il s’oriente en fonction de ses probabilités de réussite

(ou d’échec) en négligeant les caractéristiques de sa carrière professionnelle

future.

Si on tente un classement de l’impact des différentes variables enjeu, il semble

possible d’affirmer que ce qui module le plus nettement les arbitrages

rendement/risque, c’est, d’une part la série du baccalauréat possédé, d’autre

part le fait d’être ou non bachelier de l’année, c’est-à-dire d’être ou non

en situation de première orientation. On peut ainsi opposer de façon certes

schématique, deux catégories d’étudiants très tranchées : d’un côté, les

bacheliers non scientifiques et les bacheliers scientifiques en situation de

réorientation dont les taux de substitution rendement/risque sont très élevés,

de l’autre les bacheliers scientifiques prenant une première orientation chez qui

les mêmes taux seront très faibles. Et c’est sur cette seconde sous-population

seulement que vont être visibles des interactions avec d’autres variables comme

le sexe et l’origine sociale.

Entre ceux qui vont chercher essentiellement la probabilité élevée de réussite

en tenant très peu compte du rendement anticipé, et ceux qui vont chercher

majoritairement les filières les plus rentables en tenant très peu compte du

risque, il apparaît nettement que l’Université est dichotomisée en deux secteurs

très peu concurrents entre eux et remplissant des fonctions sociales

manifestement différentes. Si on ajoute que ces deux sous-populations sont

d’importance voisine (au moins au niveau de la première année), on peut en

déduire qu’une théorie fondée sur l’hypothèse de la recherche exclusive du

rendement, ne vaut que pour la moitié de la population universitaire (celle qui

a effectivement un éventail large de choix alternatifs), alors que les contraintes

(1) Ceci explicite le caractère hiérarchisé des orientations universitaires et donc descendant des réorientations consécutives à un échec.

fortes qui pèsent sur l’autre moitié de la population universitaire (celle qui

a peu de choix possibles) ont comme conséquence quelle doit abandonner la

recherche du rendement pour accepter des études sans doute intéressantes mais

moins en rapport avec la demande de qualification sur le marché du travail.

BIBLIOGRAPHIE

[1] Bourdieu (P.), Avenir de classe et causalité du probable, Revue Française de Sociologie tome XV, 1974.

[2] Duru(M.), La demande d'éducation à l'issue de l'enseignement secondaire, Thèse de 3' cycle, Université de Dijon, 1978.

[3] Levy-Garboua( L. ), Les profils âge-gain correspondant à quelques formations types rapport

C.R.E.D.O.C., 1973. 1 1

[4] Levy-Garboua (L.J et Mingat (A.), Les taux de rendement de l’éducation en France in L'Economique de l'Éducation, J.-C. EICHER et L. LEVY-GARBOUA, éd., 1979.

[5] Millot(B.) et Orivel(F.), L'allocation des ressources dans l'enseignement supérieur français, Thèse de Doctorat d’État d’Économie, Dijon, 1976.

[6] Mingat(A.), Analyse théorique de la demande d’éducation, Revue d'Économie Politique, n°3, juin-juillet 1973.

[7] Mingat (A.), Enquête longitudinale, II, La première année d’étude, la réussite, l’abandon l’échec, Cahier de l'I.R.E.D.U., n°23, 1974-1976.

[8] Mingat (A.), Essai sur la Demande d'Éducation, Thèse de doctorat d’État de Sciences économiques, Dijon, 1977.

CONSOMMATION

XXVe ANNÉE, N° 3-4, JUILLET-DÉCEMBRE 1979

RÉSUMÉS- ABSTRACTS

des articles contenus dans ce Numéro

Les indicateurs sociaux, par M. Jura.

Consommation, 3/4-1979,

juillet-décembre 1979, pages 7 à 27.

Les indicateurs sociaux du VIIe Plan s’inscrivent dans le long et difficile processus de mise en place d’un instrument quantitatif de description et d’analyse des faits sociaux. Les statistiques sociales participent de la même démarche, et sont issues de la même réflexion. Mais les indicateurs sociaux essaient, en plus, de sélectionner et de traiter l’information en fonction d’une pro­ blématique. Ils doivent donc être directe­ ment signifiants par rapport à une inter­ rogation ou un objectif. Les indicateurs sociaux du VIIe Plan ont ainsi bénéficié des recherches méthodologiques pour­ suivies en France à partir de 1968; ils ont également profité de l’expérience des indicateurs économiques des Ve et VI' Plans. Ceux-ci participent de la même démarche logique : illustrer une problématique et décrire son évolution par rapport à un objectif. Mais ils s’appuient sur un corps théorique et sur des statistiques à la fois plus anciens et plus élaborés.

Les indicateurs sociaux du VIIe Plan ont bénéficié de leur statut officiel. Celui-ci leur a apporté des moyens matériels et des objectifs par rapport auxquels ils se sont définis; il leur a aussi conféré une spéci­ ficité qui relativise l’enseignement à tirer de cette expérience. Mais l’élaboration de ces indicateurs a surtout mis en lumière la difficulté de passer de la réflexion métho­ dologique poursuivie par un petit groupe à la définition d’indicateurs opératoires par les spécialistes des domaines concernés. Dans la mesure où des indicateurs sociaux doivent s’appuyer sur une analyse préalable rigoureuse du problème posé, leur élabo­ ration doit être décentralisée. Mais cela suppose la diffusion d’un acquis métho­ dologique; c’est ce qui n’a pas été pleine­ ment réalisé pour le VIIe Plan, et a obligé à une élaboration centralisée. L’avenir de l’instrument dans un cadre de politique économique et sociale passe ainsi par un effort d’ouverture et de coordination.

Social indicators, by M. Jura. Consom­ mation, 3/4-1979, July-December 1979,

pages 7 to 27.

The social indicators used in the Vllth Plan are the temporary result of the long and difficult attempt to forge a tool to measure, describe and analyse social facts. The collection of social data answered the same purpose, but for social indicators data relating to given problems have to be chosen and analysed, and have therefore to be significant for a question or a goal. The results of research work lead in France, since 1968, were used, as well as the experience derived from the use of economic indicators in the Vth and Vlth Plans, built on the same ideas, but on older and more sophisticated theories and statistics.

For the preparation of the Vllth Plan, the need of social indicators was officially stated, means were forthcoming and goals were defined ; hence a specificity that confers a comparative value to the conclusions that might be drawn from the experiment. The work showed how difficult it is to coordinate the results of a research led by a small group and the definition of operational indicators by experts of the different fields. If social indicators have to be based on a thorough analysis of the problem, their setting up must be decentra­ lized. But this implies the spread of methodological knowledge, which was not fully realized for the Vllth Plan and lead to a centralized setting up. The future of the tool in the framework of social and economic policies lies in widening and coordinating efforts.

Analyseéconomiquedelabureaucratie

ET GESTION DES ÉQUIPEMENTS COLLECTIFS

parX. Greffe. Consommation, 3/4-1979.

juillet-décembre 1979, pages 29 à 49. Le développement des activités hors- marché conduit à poser avec une intensité toujours plus forte le problème de leur gestion. Face aux équipements collectifs, on se demandera donc si la manière dont ils sont gérés et contrôlés offre une qualité satisfaisante du point de vue de la réali­ sation de leurs objectifs, ou si, au contraire, ils multiplient des biais (surcoût, surpro­ duction, etc.) et créent des effets pervers. Or c’est l'objet de l’analyse économique de la bureaucratie que de présenter des cadres et des instruments d’analyse permet­ tant de répondre à ces questions.

Après avoir exposé les principes de base de cette analyse et après avoir rendu compte de leur application aux cas de deux équipe­ ments collectifs (les Maisons de Jeunes et de la Culture et les Bureaux d’Aide Sociale). L’auteur termine sur la manière d’éviter ce risque et de redonner sa perti­ nence au problème posé.

Economicanalysis ofbureaucraty and facilities, by X. Greffe. Consommation,

3/4-1979, July-December 1979, pages 29 to 49.

The development of non-market activities leads to question their management. Is the way facilities are managed and controled satisfactory Iront the point of view of their adequation to the aims, or does it, on the contrary, develop biases (over costs, over production,...) and create perverted effects? The economic analysis of bureaucracy aims to give a framework and tools to answer these questions.

The author describes the major principles of the analysis, then deals with the results of its application to two cases (young people's cultural clubs and Social Aid Offices); he then discusses the risk of such analysis: erase the real problems of rationa­ lity in favor of formalities. In the end, the author shows how to avoid that risk and how to give the question renewed contents.

L'analyse qualitative des revenus des familleslespluspauvres, par J. C. Ray.

Consommation, 3/4-1979. juillet-

décembre 1979, pages 51 à 76.

Dans cet article, l’auteur, après avoir brièvement rappelé que les montants des revenus des familles les plus pauvres sont mal connus en France, s’attache aux carac­ téristiques qualitatives de leurs revenus, à savoir leur irrégularité, leur incertitude et les significations qui s’attachent aux divers types de ressources en fonction de leur contexte de perception.

Or, ces caractéristiques qualitatives constituent un facteur essentiel de la trans­ mission héréditaire de l’extrême pauvreté, notamment en ce qu’elles rétrécissent consi­ dérablement l'horizon économique; toute utilisation autre qu’immédiate des sommes disponibles est, dès lors, proprement inconcevable, ce qui explique les échecs des expériences de transferts monétaires théoriquement destinés à permettre aux pauvres d’investir en capital humain.

Aider à l’insertion des pauvres sur un marché du travail amélioré, telle peut alors être la priorité pour une stratégie d’élimina­ tion de la misère persistante.

A qualitative analysis of the income

OF THE POOREST FAMILIES, by J. C. RAY.

Consommation. 3/4-1979. July-December

1979, pages 51 lo 76.

The income of the poorest French families are not really assessed, the author, therefore, deals with the qualitative charac­ teristics of their income: irregularity, uncer­ tainty, and the significance of the different types of income in relation with the way they are paid.

These qualitative characteristics are an essential factor of the hereditary trans­ mission of great poverty, in particular because they considerably restrain the eco­ nomic outlook; any postponed use of available sums is quite unconceivable, which explains the failure of experimental in kind transfers that were meant for the poor to invest in human capital. Helping the poor to fit in to an improved labour market might be the priority for a strategy to eliminate persistant poverty.

Transmission, accumulation et immobi­

lité INTERGÉNÉRATIONNELLES DES PATRI­ MOINES, par D. Kessler et A. Masson.

Consommation, 3/4-1979. juillet-

décembre 1979, pages 77 à 105. Cette communication a pour objet les analyses et les formalisations du rôle de l’héritage et des transmissions en matière d’une part d'accumulation et d’autre part d’inégalité des patrimoines. Elle comprend trois parties.

La première est consacrée à une présen­ tation du modèle élémentaire du cycle de vie — où n’intervient pas l’héritage — et à sa vérification empirique, puis aux tenta­ tives qui ont été entreprises pour intégrer à ce modèle les transferts intergénéra­ tionnels. Dans ce modèle élargi du cycle de vie, l’individu arbitre entre sa consom­ mation et les legs à ses descendants en maximisant sa fonction d’utilité.

La seconde partie analyse le rôle des transmissions dans le processus d’accumu­ lation patrimoniale, notamment à l’aide d’un modèle reposant sur le concept d’accumulation intergénérationnelle : celle-ci consiste dans la différence, pour une génération, entre le patrimoine qu’elle cède à la génération suivante et le patri­ moine dont elle a bénéficié de la part des générations précédentes.

Enfin, la troisième partie analyse les relations qui existent entre transmission et inégalité des patrimoines et introduit le concept d’immobilité intergénération­ nelle des patrimoines, soit le lien étroit que l’on observe entre la fortune du père et celle du fils. Les modèles de cycle de vie ne parviennent qu’imparfaitement à rendre compte de cette immobilité. Cet échec relatif s’explique notamment par le fait que ces modèles n’intègrent pas le rôle des pratiques de dévolution, de mariage et de fertilité différentielle, et, plus largement, ne traitent pas du rapport entre propriété et transmissions.

Intergenerationalwealthtransmission, ACCUMULATION AND INEQUALITY, by

D. Kessler and A. Masson. Consom­ mation, 3/4-1979, July-December 1979,

pages 77 to 105.

This paper analyses and formalizes the part of inheritance and transfers in the accumulation and the inequality of wealth.

In the first part, an elementary model of the life cycle is described— inheritance is not taken into account—and is empirically verified, then further developments to introduce intergenerational transfers are examined. In this generalized model of the life cycle, the individual maximizes his utility function when he chooses between his consumption and his bequests.

The part of transfers in the accumulation of wealth is analysed in the second part, through a model based on the idea of accumulation between one generation and the next: that is the difference for one generation between the wealth it bequeaths to the next and the wealth it had inherited from the one before.

The relations between transfers and wealth inequal distribution are analysed and the idea of the immobility of wealth between generations is introduced, that is the close link between the father’s wealth and his son’s. The immobility of wealth is not thoroughly explained in life cycle models. The comparative failure is due to the fact that these models do not take into account the impact of differential fertility, mating and transfer practises and more generally the relationship between property and transmission of wealth.

Famille, fécondité et choix écono­

miques. Une critique des modèles micro-économiques de fécondité, par B. Maris. Consommation, 3/4-1979,

juillet-décembre 1979, pages 107 à 130. La micro-économie de la famille est, à l’heure actuelle, la seule théorie écono­ mique ayant pour objet les choix et activités domestiques. On se propose ici de mettre en relief les traits économiques de la famille moderne, puis de préciser le

Family, fecundity and economic choices. A criticism of the micro-

economic MODELS OF FECUNDITY, by B. Maris. Consommation, 3/4-1979,

July-December 1979. pages 107 to 130. The micro-economy of the family is at present the only economic theory that deals with the domestic choices and acti­ vities. The author underlines the economic characteristics of the modern family, then outlines the field of domestic economy

domaine d’une économie de la famille à partir d’une critique de cette théorie. Il est nécessaire d’abandonner certains aspects patrimoniaux du choix des ménages, comme l’héritage, qui sont carac­ téristiques de l'ancienne famille, la famille- lignage, prolifique et extravertie. La famille moderne est caractérisée au contraire par le contrôle de la fécondité, celui de l’éduca­ tion de l’enfant, et le partage du temps maternel entre sphère domestique et sphère marchande, sévèrement cloisonnées.

Les modèles micro-économiques de fécondité, qui dès lors doivent retenir l’attention, ne résistent pas à l’épreuve des faits : ceux qui insistent sur la valeur du temps maternel justifient mal les rela­ tions observées entre activité féminine et fécondité, ceux qui insistent sur la qualité des enfants ne rendent pas compte du phé­ nomène démographique majeur, observé jusqu’à ces dernières années dans les sociétés occidentales, la convergence vers un modèle de famille de deux enfants. On est conduit à les critiquer conceptuel­ lement, à restreindre leur champ d’appli­ cation, et à proposer une nouvelle voie de recherche où la famille n’est plus isolée, mais liée à l’ensemble du système écono­ mique (lien que réalisait parfaitement le concept de famille-lignage) dans ses fonc­ tions de reproduction naturelle et sociale. Si l’enfant est toujours le cœur de la famille moderne, son éducation, longtemps réservée ou contrôlée par celle-ci est peut- être l’objet d’un nouveau partage des tâches qui s’instaure aujourd'hui entre famille et société.

starting from a critical approach of the theory. A number of elements of the family’s choices relating to patrimony and inheritance, have to be set on one side, they are characteristic of the old fashioned family, the lineage-family, prolific and extrovert. The modern family, on the contrary is characterized by birth-control, the control of education and the sharing of the mother’s time between the domestic and the market areas, completely separated.

The micro-economic models of fertility that have to be examined, do not stand up to facts: when the accent is put on the value of the mother’s time, the relations that can be observed between the work of women and fertility are not satisfactorily explained; when the accent is put on the quality of the children, the major demo­ graphic phenomenon (convergence) of these last years in western societies is left out. The author criticizes the models, limits their applications and suggests another approach: the family is not isolated but linked to the whole economic system (as it was in the concept of lineage- family), for its natural and social repro­ duction. The child is the core of the modern family, his education, for a long time, either the affair of the family or at least under its control, might be the object of a new sharing between the family and the community.

La réduction de la durée hebdoma­

dairedu travail. Problèmes, moyens,

conséquences, par G. Worms. Consom­ mation. 3/4-1979. juillet-décembre 1979,

pages 131 à 149.

La diminution du temps de travail individuel, conçue comme un moyen de lutter contre le chômage lié à l'insuffisance de la croissance économique, soulève trois sortes de problèmes : la main-d’œuvre, appelée à faire l’objet d’un partage du travail plus équitable, n’est pas toujours interchangeable; des contraintes, tenant à l’organisation de la production ou aux équipements disponibles, peuvent faire obstacle à un tel processus; enfin, l’inci­ dence de celui-ci sur les salaires est déter­ minante pour le niveau de vie et la compé­ titivité.

The REDUCTION OF THE WEEKLY WORKING

hours. Issues, meansandconsequences,

by G. Worms. Consommation. 3/4-1979,

July-December 1979. pages 131 to 149. The reduction of the individual working time viewed as a mean of fighting the unemployment connected with the insuffi­ cient economic growth, raises three different questions: first, the manpower among which labour is to be more equally divided can’t always be easily interchanged ; second, possible restraints depending on the organization of production or on the available equipments could also hinder such a process; third, the effects of the reduction of working hours on wages strongly condition the standard of living and competitiveness.